よくある質問とトラブルシューティング

Gemini Developer API と Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) の違い

次の表に、2 つの「Gemini API」プロバイダの重要な違いを示します。アクセス方法に関係なく、一般的な違いを示します。

¹ 2 つの API プロバイダには、異なる従量課金制の料金が設定されています（詳しくは、それぞれのドキュメントをご覧ください）。

² Gemini Developer API の Files API は、Firebase AI Logic SDK ではサポートされていません。

次の表に、2 つの「Gemini API」プロバイダでよく使用される機能の可用性を示します。この表は、Firebase AI Logic クライアント SDK を使用する場合に適用されます。

Gemini Developer API と Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) の両方を使用する方法

Firebase プロジェクトで両方の Gemini API プロバイダを有効にできます。また、アプリ自体で両方の API を使用できます。

コードで API プロバイダを切り替えるには、コードでバックエンド サービスを適切に設定していることを確認してください。

「Vertex AI」から「Agent Platform」へのリブランディングに必要な変更

2026 年半ばに、Google Cloud は「Vertex AI」を「Gemini Enterprise Agent Platform」（または「Agent Platform」）に改称しました。Firebase エコシステムでは、このサービスを「Agent Platform Gemini API」と呼びます。

Google Cloud の場合、このブランド変更には以下が含まれます。他にも変更はありましたが、Firebase AI Logic には適用されません。

• プロダクト名を「Vertex AI」から「Gemini Enterprise Agent Platform」（または「Agent Platform」）に変更。これには、Google Cloud コンソールとドキュメントの新しい URL が含まれます。

• API の表示名を「Vertex AI API」から「Agent Platform API」に変更。サービス名は aiplatform.googleapis.com のままです。

• 「Vertex AI Studio」を「Agent Studio」にリブランディング。

• 基盤となる API の機能やサポートされているモデルに変更はありません。

Firebase AI Logic SDK では、このリブランディングに対応するため、「Gemini API」バックエンド サービスの初期化構文を更新し、この新しい構文を使用する際にモデルにアクセスするためのデフォルトの場所を更新しました。

• 「Gemini API」バックエンド サービスの新しい初期化構文:

  Swift

  vertexAI を agentPlatform に変更します。

  • agentPlatform 構文は、SDK の v12.17.0 以降で使用できます。
  • vertexAI 構文は、SDK の v13.0.0 で削除されました。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Kotlin

  vertexAI を agentPlatform に変更します。

  • agentPlatform 構文は、SDK の v17.15.0 以降と Firebase Android BoM の v34.17.0 以降で使用できます。
  • vertexAI 構文は、SDK の v18.0.0 と BoM の v35.0.0 で削除されました。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Java

  vertexAI を agentPlatform に変更します。

  • agentPlatform 構文は、SDK の v17.15.0 以降と Firebase Android BoM の v34.17.0 以降で使用できます。
  • vertexAI 構文は、SDK の v18.0.0 と BoM の v35.0.0 で削除されました。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform("LOCATION"));
  
  // ...
  

  Web

  VertexAIBackend を AgentPlatformBackend に変更します。

  • AgentPlatformBackend 構文は、Firebase JS SDK の v12.17.0 以降で使用できます。
  • VertexAIBackend 構文は、SDK の v13.0.0 で削除されました。

  変更前

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  変更後

  import { getAI, getGenerativeModel, AgentPlatformBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatformBackend` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  Dart

  vertexAI を agentPlatform に変更します。

  • agentPlatform 構文は、プラグインの v3.15.0 以降と Firebase Flutter BoM の v4.18.0 以降で使用できます。
  • vertexAI 構文は、プラグインの v5.0.0 と Firebase Flutter BoM の v5.0.0 以降で削除されました。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  VertexAI を AgentPlatform に変更します。

  • AgentPlatform 構文は、Firebase SDK for Unity v13.15.0 以降で使用できます。
  • VertexAI 構文は、SDK の v14.0.0 で削除されました。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• 新しい初期化構文を使用する場合にモデルにアクセスするための新しいデフォルトの場所:

  新しい「Agent Platform」初期化構文を使用する場合、ロケーションはデフォルトで global になります。

  この変更は、ほぼすべての Gemini モデルが global でサポートされていること、および Google Cloud がほとんどの Gemini モデルの新しいリリースで us-central1 ロケーションをサポートしなくなったことが理由です。

Swift アプリの場合 - FirebaseAI から FirebaseAILogic に移行するために必要な変更

Apple プラットフォーム アプリの場合、Firebase SDK v12.5.0 以降、Firebase AI Logic は FirebaseAILogic モジュールで配布されます。SDK v13.0.0 では、FirebaseAI モジュールが削除されました。

今回の変更の理由

以前は、このサービスを FirebaseAI モジュールで配布していました。ただし、次の理由により、FirebaseAILogic に名前を変更する必要がありました。

• モジュールとクラスの間で名前の競合を回避します。これにより、バイナリ配布で問題が発生します。

• 今後の機能開発で Swift マクロを使用できるようにします。

v12.5.0 以降または v13.0.0 以降にアップグレードする場合の対応

Firebase 12（v12.5.0 以降）では、モジュール名を FirebaseAILogic に変更しても互換性は損なわれず、下位互換性があるため、Firebase 12 ではこれらの変更が推奨されます。ただし、Firebase SDK v13.0.0 では、古い FirebaseAI モジュールが削除されたため、Firebase 13 にアップグレードする際にこれらの変更が必要になります。

1. Swift PM の依存関係を選択する場合は、FirebaseAI ではなく FirebaseAILogic を選択します。

2. インポート ステートメントを FirebaseAILogic に変更します（FirebaseAI ではなく）。

必要な API とその有効化方法

Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) で Firebase AI Logic SDK を使用するには、プロジェクトで次の 2 つの API を有効にする必要があります。

• Agent Platform API（aiplatform.googleapis.com）
• Firebase AI Logic API（firebasevertexai.googleapis.com）

これらの API は、次のいずれかの方法で有効にできます。

• オプション 1 （推奨）: Firebase コンソールで数回クリックして API を有効にします。

  1. Firebase コンソールで、[AI サービス] > [Firebase AI Logic] ページに移動します。

  2. [開始] をクリックします。

  3. Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) を開始するには、選択してください。

     これにより、2 つの API を有効にするガイド付きワークフローが起動します。Firebase は、Gemini API の使用を承認するための Google 管理のサービス アカウント（P4SA）をプロビジョニングし、Firebase AI Logic API を Firebase API キーの許可リストに追加します。

• オプション 2 （手動、非推奨）: Google Cloud コンソールで API を有効にします。

  1. このよくある質問のエントリの上部にある各 API リンクをクリックし、各 API のページで [有効にする] をクリックします。

  2. Firebase AI Logic API を Firebase API キーの許可リストに追加します。

Firebase プロジェクトで API を無効にする方法

Firebase AI Logic では、選択した Gemini API プロバイダを使用するように Firebase プロジェクトをできるだけ簡単に設定できるようにしています。これには、Firebase コンソールのガイド付きワークフローなど、特定のジャーニー中に Firebase プロジェクトで必要な API を有効にすることが含まれます。

ただし、Firebase AI Logic または Gemini API プロバイダのいずれかを使用しない場合は、Firebase プロジェクトで関連する API を無効にできます。

Firebase AI Logic の使用に必要な権限

Firebase AI Logic を使用する場合にサポートされるモデル

サポートされているモデルのリストをご覧ください。SDK には頻繁に新しい機能が追加されます。このよくある質問（およびリリースノート、ブログ、ソーシャル投稿）で最新情報をご確認ください。

• Firebase AI Logic は次のモデルをサポートしています。

  • Gemini Developer API

    • ほとんどの Gemini 基盤モデル

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • ほとんどの Gemini 基盤モデル

• Firebase AI Logic は、次のモデルをサポートしていません（選択した Gemini API プロバイダに関係なく）。

  • ファイン チューニングされたモデル

  • エンベディング モデル、Veo モデル、Lyria モデル、ロボティクス モデル、コンピュータ使用モデル、Gemini Omni モデル、Gemini Cyber モデル

非推奨またはシャットダウン（廃止）されたモデル - リストと代替モデル

モデルの非推奨化またはシャットダウン（廃止）時に必要な変更に関するよくある質問をご確認ください。

Gemini 2.5 安定版モデル - 終了日と代替モデル

• Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash‑Lite

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image（別名「Nano Banana」）

  • 一般用途モデルの場合、シャットダウン日は選択した Gemini API プロバイダによって異なります。

    • Gemini Developer API（Google AI）: 非推奨ですが、シャットダウン日はまだ発表されていません（以前にアクティブだったプロジェクトのみが引き続き使用できます）。
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 2026 年 10 月 20 日

  • 画像生成モデル（Nano Banana）の場合、選択した Gemini API プロバイダに関係なく、シャットダウン日は 2026 年 10 月 2 日です。

  他の「Nano Banana」モデルと安定版の Gemini Live API 2.5 モデルは影響を受けません。

代替: 最新の Gemini モデル（gemini-4-argon、gemini-3.8-flash、gemini-3.1-flash-image など）のいずれかに移行します。

Imagen 安定版モデル - 終了日と代替モデル

• すべての Imagen モデルは、早ければ 2026 年 8 月 17 日に提供が終了します（この提供終了日は、以前の 2026 年 6 月 30 日から延長されています）。

代替手段: Gemini 画像モデル（「Nano Banana」モデル）を使用するようにアプリを移行します。

Gemini 2.0 安定版モデル - 終了日と代替モデル

• Gemini 2.0 Flash と Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001（および自動更新エイリアス gemini-2.0-flash）
  gemini-2.0-flash-lite-001（および自動更新エイリアス gemini-2.0-flash-lite）

  • 2026 年 2 月 6 日: これらのモデルは、モデルをこれまで使用したことのないプロジェクトではご利用いただけなくなります。

  • 2026 年 3 月 31 日: これらのモデルは廃止されます。

  安定版の Gemini Live API 2.0 モデルは影響を受けません。

置換: 新しい Gemini 3.x モデル（gemini-3.1-flash-lite など）のいずれかに移行します。

Gemini 1.5 および 1.0 の安定版モデル - 廃止日と代替モデル

• Gemini 1.5 Pro モデル:

  • gemini-1.5-pro-002（および gemini-1.5-pro）: 2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-pro-001: 2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.5 Flash モデル:

  • gemini-1.5-flash-002（および gemini-1.5-flash）: 2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-flash-001: 2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.0 Pro Vision モデル: 2025 年 4 月 21 日（当初は 2025 年 4 月 9 日に予定）

• Gemini 1.0 Pro モデル: 2025 年 4 月 21 日（当初は 2025 年 4 月 9 日に予定）

置換: 新しい Gemini 3.x モデル（gemini-3.1-flash-lite など）のいずれかに移行します。

モデルが非推奨またはシャットダウン（廃止）された場合に必要な変更

Google は、安定版のモデル バージョンをリリースする際、モデルをシャットダウン（廃止）する前に、少なくとも 12 か月間は利用できるように努めています。ただし、Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) の場合、一部の安定版モデルは短期的な可用性しかなく、代替モデルのリリースから 45 日後にシャットダウン（廃止）される可能性があります。

モデルのシャットダウン日を確認する方法

モデルのシャットダウン日を確認する方法は次のとおりです。

• リリース時: 各モデルの想定されるシャットダウン日は、Gemini API プロバイダのドキュメントと Firebase のドキュメントの複数の場所に記載されています（サポートされているモデルのページをご覧ください）。

• サービス終了日が近づいたとき:

  • Google から適切なプロジェクト メンバーにメールが送信されます。
  • 今後のサービス終了に関するリマインダーは、さまざまなチャンネルに投稿されます。
    • リリースノート（例を参照）
    • ページレベルのバナー、サポートされているモデルのページ、非推奨モデルと廃止モデルに関するよくある質問

使用しているモデルがまもなくシャットダウンされる場合の対応

1. 適切な現在サポートされているモデルとそのモデル名を見つけます。

   また、非推奨モデルとシャットダウン モデルに関するよくある質問で、推奨される代替モデルも紹介しています。

2. シャットダウン日より前に、アプリで使用されているモデル名を更新してください。更新しない場合、そのモデルへのリクエストは 404 エラーで失敗します。

   • モデル名は、GenerativeModel、LiveModel、または ImagenModel インスタンスを作成するときに初期化中に設定します。Firebase Remote Config またはサーバー プロンプト テンプレートの使用に関する以下の重要な推奨事項を確認してください。

   • Firebase AI Logic を使用する場合、通常は、実際にモデルを呼び出すコードを変更する必要はありません。

     最新の Gemini 4.x モデルと Gemini 3.x モデルでは、いくつかのパラメータがサポートされていません（具体的には、temperature、top-K、top-P、頻度ペナルティ、プレゼンス ペナルティ、候補数）。

3. アプリをテストして、レスポンスが想定どおりであることを確認します。

ユーザーごとのレート制限を設定する方法

デフォルトでは、Firebase AI Logic はユーザーあたりのリクエスト上限を 1 分あたり 100 リクエスト（RPM）に設定します。

ユーザーごとのレート制限を調整する場合は、Firebase AI Logic API の割り当て設定を調整する必要があります。

Firebase AI Logic API の割り当ての詳細を確認する。このページでは、割り当てを表示して編集する方法についても説明します。

レイテンシとトークンの使用量を削減する方法

レイテンシが高い、またはトークンの使用量が多い場合は、使用しているモデルの思考レベル構成が原因である可能性があります。

Gemini 3 以降のモデルは、常に内部の「思考プロセス」を使用して、推論能力とマルチステップ計画能力を大幅に向上させています。これにより、コーディング、高度な数学、データ分析などの複雑なタスクに非常に効果的です。

ただし、タスクによっては、より高いレベルの思考が必ずしも必要になるわけではありません。モデルを構成して、より低い思考レベルを使用することもできます。思考レベルを低くすると、レイテンシとトークンの使用量を削減できます。モデルにどの程度の思考能力が必要かを判断するには、タスクの難易度の比較をご覧ください。

ほとんどの Gemini 3 以降のモデルでは、デフォルトの思考レベルが HIGH に設定されています。

マルチモーダル リクエスト（画像、PDF、動画、音声入力など）の MIME タイプの要件

各マルチモーダル リクエストでは、常に次の情報を指定する必要があります。

• ファイルの mimeType。下記の例外を参照してください。

• ファイル。ファイルは、インライン データとして指定することも、URL を使用して指定することもできます。

サポートされている入力ファイル形式、MIME タイプの指定方法、ファイルを提供する 2 つのオプションについては、サポートされている入力ファイルと要件をご覧ください。

リクエストに MIME タイプを含める場合の例外

MIME タイプを指定する例外は、ネイティブ Android アプリと Apple プラットフォーム アプリからのリクエストのインライン画像入力です。

Android プラットフォームと Apple プラットフォーム用の Firebase AI Logic SDK は、リクエスト内の画像を処理するための、プラットフォームに適したシンプルな方法を提供します。すべての画像（形式を問わず）は、サーバーに送信される前にクライアントサイドで 80% の品質の JPEG に変換されます。つまり、Android プラットフォームと Apple プラットフォームの SDK を使用して画像をインライン データとして提供する場合、リクエストで MIME タイプを指定する必要はありません。

この簡略化された処理は、リクエストで base64 エンコードされた画像を送信する例の Firebase AI Logic ドキュメントに示されています。

この機能に関するプラットフォーム固有の追加情報は次のとおりです。

• Android の場合:

  • 画像をインライン データとして含むマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（Bitmap）を簡単に処理できます（例をご覧ください）。

  • 画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を InlineDataPart として提供し、特定の MIME タイプを指定します。例:

    content { inlineData(/* PNG as byte array */, "image/png") }

• Apple プラットフォームの場合:

  • インライン データとして画像を含むマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（UIImage、NSImage、CIImage、CGImage）を簡単に処理できます（例を参照）。

  • 画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を InlineDataPart として提供し、特定の MIME タイプを指定します。例:

    InlineDataPart(data: Data(/* PNG Data */), mimeType: "image/png")

Firebase AI Logic の使用時にまだ利用できない上級者向け機能: Google 画像検索によるグラウンディング、モデルのファインチューニング、エンベディングの生成、セマンティック検索

次の機能は、さまざまなモデルと API プロバイダでサポートされていますが、Firebase AI Logic の使用時には利用できません。

• Google 画像検索によるグラウンディング
• モデルのファインチューニング
• エンベディングの生成
• セマンティック検索

これらを機能リクエストとして追加する場合や、既存の機能リクエストに投票する場合は、Firebase UserVoice にアクセスしてください。

「Vertex AI in Firebase」から「Firebase AI Logic」への名称変更について

2024 年に、Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) と Firebase プロキシ ゲートウェイを使用して、API を不正使用から保護し、他の Firebase プロダクトとの統合を可能にする一連の Firebase クライアント SDK をリリースしました。このプロダクトは「Vertex AI in Firebase」と呼ばれていました。このプロダクト名は、当時のプロダクトで使用可能なユースケースを正確に表していました。

それ以来、Google はサービスの機能を拡張してきました。たとえば、2025 年 5 月より、Gemini Developer API のサポートが提供されるようになりました。これには、Firebase App Check との統合により、Gemini Developer API を不正使用から保護する機能が含まれます。

そのため、「Vertex AI in Firebase」という名前は、プロダクトの拡張された範囲を正確に表さなくなりました。そのため、新しい名前（Firebase AI Logic）は、進化する機能セットをより適切に反映し、今後もサービスを拡大していくことができます。

移行ガイドを参照して、Firebase AI Logic の最新機能をすべて利用できるようにしてください（必要に応じて Gemini Developer API の使用を開始してください）。

モデルのトレーニング用のデータ使用

データ ガバナンスと責任ある AI をご覧ください。

アプリのすべてのバージョンで App Check の適用を必須にする

Firebase AI Logic を使用するアプリのすべてのバージョンで App Check を適用する必要があります。

App Check は、できるだけ早い段階で適用することが重要です。特に、アプリを一般公開のソースコード管理システムに commit する前、アプリを共有する前、アプリを一般公開する前には、必ず適用してください。

アプリのコードベースに App Check をすぐに実装すると、アプリのすべてのバージョンで有効な App Check トークンを送信できます。有効なトークンを送信しないリクエストは未検証とみなされ、App Check が適用されるとブロックされます。

App Check を実装していないアプリのバージョンをすでにエンドユーザーにリリースしている場合は、すでにリリースされているアプリに App Check を実装して適用する方法に関するよくある質問をご覧ください。

すでにリリースされているアプリに App Check を実装して適用する方法

App Check が実装されていないアプリ バージョンの場合、それらのバージョンから Firebase AI Logic へのリクエストには有効な App Check トークンが含まれていないため、未確認と見なされます。これらのリクエストは、Firebase AI Logic で App Check が適用されるとブロックされます。

次の手順は、App Check を適用していないリリース済みのアプリでサービスの中断を回避しながら App Check を適用できるように、アプリを移行する際に役立ちます。

1. できるだけ早く、アプリに本番環境の構成証明プロバイダを実装してください。

   • Apple プラットフォーム: DeviceCheck または App Attest または reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity または reCAPTCHA Enterprise
   • ウェブ: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: reCAPTCHA Enterprise を含む上記のすべてのプロバイダをサポートしています。
   • Unity: 上記のすべてのプロバイダをサポート（reCAPTCHA Enterprise のサポートは近日公開）

2. App Check を安全に適用できるタイミングを判断するために、アプリからのリクエストをモニタリングします。

   たとえば、最近のリクエストのほとんどが検証済みのクライアントからのものである場合は、App Check の適用を検討する必要があります。

3. Firebase AI Logic に App Check を適用します。

4. App Check が適用されているローカル開発では、App Check デバッグ プロバイダを設定しても、Firebase AI Logic に対して App Check を適用したままにできます。

Gemini Developer API と Firebase AI Logic のセキュリティ アップグレード（2026 年中頃）について

これまで、Gemini Developer API は Gemini Developer API（generativelanguage.googleapis.com）の使用を認可するために、標準の Gemini API キーに依存していました。Firebase AI Logic を有効にして Gemini Developer API の使用を選択した場合、Firebase は Gemini Developer API に制限された Gemini API キーを作成していました。この鍵の名前は Gemini Developer API key (auto created by Firebase) でした。

2026 年半ばより、Gemini Developer API は「認証（auth）キー」と呼ばれるより安全な代替手段（実質的にはサービス アカウント）にアップグレードされます。Firebase AI Logic は同時にアップグレードされています。標準の Gemini API キーを使用する代わりに、Firebase AI Logic は、自動的にプロビジョニングされる Google マネージド サービス アカウント（P4SA）を使用して Gemini Developer API の認可を処理するようになりました。
Firebase AI Logic サービス エージェント （service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com）

既存のプロジェクトと新しいプロジェクトの両方で、Firebase AI Logic 経由で Gemini Developer API にアクセスする場合、2026 年半ばからこれらのセキュリティ アップグレードを利用するために、お客様側で必要な対応はありません。

Gemini API キーを「認証（auth）キー」に移行する方法

既存のプロジェクトと新しいプロジェクトの両方で、Firebase AI Logic 経由で Gemini Developer API にアクセスする場合、2026 年半ば以降のセキュリティ アップグレード（「認証（auth）キー」への移行を含む）を利用するために、お客様側でご対応いただく必要はありません。

Firebase AI Logic は、デベロッパーに代わって、Gemini Developer API の移行に対応するために必要なすべてのセキュリティ変更を自動的に処理し、「認証（auth）キー」を要求します。

2026 年半ば以降、Firebase AI Logic は標準の Gemini API キーをプロビジョニングまたは使用しなくなります。代わりに、Firebase AI Logic は、Firebase プロジェクトで自動的にプロビジョニングされる Google マネージド サービス アカウント（P4SA）を使用して、Gemini Developer API の認可を処理するようになりました。
Firebase AI Logic サービス エージェント （service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com）

この変更に伴い、Gemini Developer API key (auto created by Firebase) という名前の API キーを確認して削除できます。この鍵は Google Cloud コンソールで削除できます。鍵を削除する前に、次の点を確認してください。

• この Gemini API キーは、Firebase AI Logic で使用することのみを目的として Firebase によって作成されたものであるため、削除しても問題ありません。ただし、このキーを削除する前に、Gemini Developer API へのアクセスを許可する他のツール（GenAI サーバー SDK や Genkit など）でキーを誤って使用していないことを確認する必要があります。使用状況を確認する方法は次のとおりです。
  1. Google Cloud コンソールで、Gemini Developer API のページに移動し、[管理] をクリックします。
  2. [指標] タブの [認証情報] プルダウンで、Gemini Developer API key (auto created by Firebase) という名前のキーを選択します。
  3. 表示されたグラフで、2026 年 7 月上旬（Firebase AI Logic がこれらの API キーの使用を停止した時期）以降の使用状況が表示されていない場合は、キーを削除しても問題ありません。
     ただし、グラフに使用状況が表示されている場合は、そのキーを別のツールで使用しているため、キーの名前を変更して、そのツールで使用されていること（Firebase AI Logic ではないこと）を明確にする必要があります。
• (auto created by Firebase) セグメントを含む名前の他の API キーを削除しないようにしてください。

モバイルアプリまたはウェブアプリのコードベースに Gemini API キーを追加しない

Firebase AI Logic SDK を使用する場合、Gemini Developer API の使用を承認するために Gemini API キーは必要ありません。また、Gemini API キーをアプリのコードベースに追加しないでください。

「Firebase API キー」を Gemini API キーとして使用しないでください。

「Firebase API キー」を Gemini API キーとして使用しないでください。Firebase API キーの許可リストに Gemini Developer API を追加しないことを強くおすすめします。

Firebase API キーは、アプリを Firebase に接続するためにアプリのコードベースに追加する Firebase 構成ファイルまたはオブジェクトに記載されている API キーです。Firebase 関連の API（Firebase AI Logic など）でのみキーを使用する場合は、コードに Firebase API キーを含めても問題ありません。 Firebase API キーに関する重要な情報をご覧ください。

Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルでは、Firebase API キーは次のように表示されます。

Firebase 関連の API を機能させるには、アプリのコードベースに Firebase API キーを追加する必要があります。また、Gemini Developer API は API キーを介して認可されるため、Gemini Developer API（Google Cloud コンソールでは「Generative Language API」と呼ばれます）を Firebase API キーの API 許可リストに追加しないことを強くおすすめします。そうすると、Gemini Developer API が不正使用される可能性があります。

Gemini API キーを保護する方法